胡杨林害虫脱叶“地-空-星”遥感监测与预测研究

Forest pests, as the main constraint of forest ecosystem conservation, bring challenges to the conservation and sustainable management of forest resources. Therefore, remote sensing monitoring and prediction of pests has become a research hotspot in related fields. In this project, pest disturbance of Populus euphratica Nature Reserve in the middle reaches of the Tarim River will be studied using airborne hyperspectral imaging and LiDAR technology combined with multi-source satellite remote sensing data, field positioning observation and laboratory analysis. This project aims to conduct relevant research in three aspects as following: 1) data fusion and scale conversion technique will be applied on multi-source (UAV and satellite) remote sensing data to build a remote sensing model for pest disturbance monitoring of Populus euphratica forest, which can identify the extent and distribution patterns of pests; 2) The spatial-temporal distribution and hierarchical classification map of P. euphratica forest pests disturbance will be produces using multi-scale remote sensing monitoring models to clarify the temporal and spatial distribution of P. euphratica insect defoliation; 3) Pest prediction model will be established based on BP neural network using regional database, including P. euphratica forest defoliation feature parameters, topographic data, meteorological data, surface temperature, groundwater depth, from River distance and multi-source remote sensing data, to forecast regional poplar forest pest disturbance. The research results will provide a scientific basis for a better conservation and management of Populus euphratica forest resources.

森林虫害作为森林生态系统保育的主要制约因素，给森林资源保护和可持续管理带来难题。因此，虫害遥感监测与预测已成为相关领域的研究热点。本项目基于无人机载高光谱成像和激光雷达技术、结合多源卫星遥感数据、野外定位观测和室内分析，研究塔里木河中游国家胡杨林自然保护区的胡杨虫害干扰，旨在：1）利用无人机和多源卫星遥感数据，通过数据融合和尺度转换，构建识别虫灾程度及其分布格局的胡杨林虫害监测模型；2）利用多尺度遥感监测模型对区域胡杨林虫害进行遥感监测和精度验证，并制作区域尺度胡杨林虫害时空分布和等级分类图，阐明胡杨虫害脱叶现象的时空分布规律；3）基于区域数据库（胡杨林害虫脱叶特征参数、地形数据、气象数据、地表温度、地下水埋深、离河道距离以及多源遥感数据），利用BP神经网络构建虫害预测模型，实现区域胡杨林虫害干扰预测。研究结果可为胡杨林资源保育与管理提供科学依据。

森林虫害作为森林生态系统保育的主要制约因素，给森林资源保护和可持续管理带来难题。因此，虫害遥感监测与预测已成为相关领域的研究热点。本项目基于无人机载高光谱成像和激光雷达技术、结合多源卫星遥感数据、野外定位观测和室内分析，研究塔里木河中游国家胡杨林自然保护区的胡杨虫害干扰，旨在：1）利用无人机和多源卫星遥感数据，通过数据融合和尺度转换，构建识别虫灾程度及其分布格局的胡杨林虫害监测模型；2）利用多尺度遥感监测模型对区域胡杨林虫害进行遥感监测和精度验证，并制作区域尺度胡杨林虫害时空分布和等级分类图，阐明胡杨虫害脱叶现象的时空分布规律；3）基于区域数据库（胡杨林害虫脱叶特征参数、地形数据、气象数据、地表温度、地下水埋深、离河道距离以及多源遥感数据），利用BP神经网络构建虫害预测模型，实现区域胡杨林虫害干扰预测。研究结果可为胡杨林资源保育与管理提供科学依据。通过三年的研究，未能全部完成项目计划要求。本项目执行期间，已发表学术论文1篇、1篇在审稿中，其中SCI论文1篇（审稿中），EI收录论文1篇。已培养研究生3名、本科生1名。